SAS在企业使用的情况：SAS是一个很昂贵的商业软件。在企业中使用SAS比较多，在企业界中是比较流行，在学术界使用R比较多。SAS简介：统计分析系统 处理生物分析数据。SAS成为统计领域的国际标准软件，服务全球50000多家企业。在医学和金融领域，在进行数据分析的时候，要求使用SAS软件。数据分析软件的基本问题：1）怎么建立数据集？ETL，SAS有专门的语句和过程做这个事情。2）怎样进行
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2023-08-07 22:01:33
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作为一直想入门数据分析的童鞋们来说，如何选定一门面向数据分析的编程语言或工具呢？注意是数据分析，而不是大数据哦，数据分析是基础了。数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而被提到频率最高的如Excel、R、Python、SPSS、SAS、SQL等。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？应该如何合理的使用来解决数据分析的各
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2024-05-31 09:38:58
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SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理1. SAS变量操作的常用语句ASSIGNMENT 创建或修改变量
SUM 累加变量或表达式
KEEP 规定在数据集中保留的变量
DROP 规定在数据集中删除的变量
ARRAY 定义一个数组
RENAME 重命名数据集变量
LENGTH
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2023-10-25 10:44:58
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SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（2）数据获取与数据集操作1. SET/SET效率高，建立的主表和建表索引的查询表一般不排序，2. BY语句，DATA步中，BY语句规定分组变量，用于控制SET，MERGE,UPDATE或MODIFY语句。BY<DESCENDING>variable-1
<...<DESCENDING>variable-n>&
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2024-02-29 23:56:10
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记录《Python数据分析实战》一书中关于意大利北部沿海地区气象数据分析的练习。此次分析的目的是验证靠海对气候的影响，因此，选取10个城市分析他们的天气数据，其中5个城市距离海100公里以内，另外5个城市距离海100~400公里距离。此外，为了避免山区气候对天气数据造成影响，选取的城市均来自平原地区。 1. 加载数据集# 导入模块
import numpy as np
i
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2023-08-13 22:42:37
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相信了解SAS软件的朋友都知道，SAS主要由DATA步和PROC步组成，其中DATA步作为数据读入、清洗、整理的主要程序步，学好DATA就显得尤为重要。而了解DATA步，重中之重就得了解PDV（LogicalProgram Data Vector）。首先DATA步的处理分为两个阶段：◇编译◇执行编译由此可知，PDV在DATA步的编译阶段就已存在，那在DATA步的编译阶段究竟发生了什么事呢？1检查D
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2023-10-16 09:26:32
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数据挖掘实践-金融风控TASK02数据分析1.目标2.内容提纲2.1数据总体情况：2.2深入查看数据类型，2.3数据间相互关系：2.4用pandas_profiling生成数据报告。3.代码实现3.1读取文件3.2数据总体了解data_train.info()#展示所有信息：data_train.describe()#文件信息描述，包括：data_train.head(3).append(dat
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2024-04-02 07:55:26
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# SAS与Python的结合：数据分析的新选择
在数据科学的领域，SAS（Statistical Analysis System）和Python是两种广泛使用的工具。它们各自具有不同的优势，但在许多情况下，结合这两者的力量，可以极大地增强数据分析的能力。本文将从这两个工具的基本概念入手，探讨它们的特点及其结合使用的场景，最后给出简单的代码示例来展示这一结合的使用方法。
## 什么是SAS？
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格
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2023-09-16 13:49:33
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最近团队在做代码移植，将C++代码用scala实现服务端的矩阵算法，做到最后一步发现C++的文件压缩是直接调用python脚本来实现的，本着一致性的原则，文件压缩也用scala来实现。但是测试的时候发现，这个压缩效率跟调用python执行相差太大了，2G的txt格式文件，用scala实现压缩用了将近200秒，但是用python只需要大约40秒，有点接受不了
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2023-12-15 09:56:15
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关于python和SAS的一点看法写在前面的最近一直没更随笔，是因为参加了个SAS大赛，准备了几天也没时间更新随笔。 比赛的总体效果不理想，目前看晋级决赛的希望不大。主要原因是考试内容多为编程相关，作为 学统计出身的一开始就把重点放在了统计方法的选择与应用场景上，目前的我的编程能力还处在初级阶段 希望明年能够有所提升那么我一开始就是SAS与python同步开始的那么这两个
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2023-06-21 16:40:54
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一、Scrapy介绍 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量的代码，就能够快速的抓取。 这是因为 Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd]异步网络框架，可以加快我们的下载速度。异步：调用在发出之后，这个调用就直接返回，不管有无结果非阻塞：关注的是程序在等待调用结果（消息，返回值）时的状态，指在不能立刻得到结果之前，该调用不会阻塞当前线
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2024-02-05 20:31:46
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SAS统计分析软件属于一款大型软件，某软件下载网站显示为26GB，下载和安装均较为困难。那么，是否有在线版本可以使用？答案是肯定的，SAS官方提供了一个在线使用SAS软件的网站。 网址：https://odamid.oda.sas.com一、 注册SAS官网帐户使用SAS在线软件，首先需要注册一个SAS官网帐户，注册需要使用邮箱，但要注意的是并不支持qq邮箱，可以使用163等邮箱。SAS官网（ht
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2024-01-10 21:24:35
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# SAS与Python的比较与应用
在数据分析和统计建模的领域中，SAS（Statistical Analysis System）和Python无疑是两种非常流行的工具。尽管它们的应用场景和工作方式有所不同，但二者各有千秋，适用于不同的数据处理需求。本文将探讨SAS与Python的基本概念、优缺点以及代码示例，帮助您更好地理解这两种工具的使用。
## 一、SAS的基础
SAS是一种商业统计
## Python读取SAS文件的流程
在Python中，我们可以使用pandas库来读取和处理SAS文件。下面是读取SAS文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入所需的库 |
| 2. | 指定SAS文件的路径 |
| 3. | 读取SAS文件并转换为DataFrame格式 |
| 4. | 对DataFrame进行进一步处
原创
2023-07-22 17:25:25
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导语：笔者通过在Stack Overflow分析用户创建的开发者履历，得出了最不受开发者欢迎的编程语言，还有最受开发者欢迎的技术，以及软件生态圈的竞争关系。文/ David Robinson译/ 欧剃如果你用 Stack Overflow的话（推荐大家都去用下），在职业生涯页面上，用户可以创建自己的开发者履历，展示自己获得到成就，推动职业生涯的进展。在充实履历的过程中，有一个选项，可以让用户添加自
## Python SAS接口实现步骤
### 1. 确定需求和目标
在开始实现Python SAS接口之前，首先需要明确需求和目标。了解客户或项目方期望的功能和目标是非常重要的，因为这将指导接口的设计和实现。
### 2. 安装依赖库
在Python中实现SAS接口，我们需要安装相应的依赖库。其中，最常用的是SASPy库，它提供了与SAS软件进行交互的接口。
可以使用以下代码安装SAS
原创
2023-11-05 12:31:06
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# Python 使用 SAS 的指南
在数据分析和数据科学领域，Python 和 SAS 都是非常重要的工具。虽然 SAS 凭借其强大的统计分析功能在许多行业中占据了一席之地，但 Python 的灵活性和广泛的库支持使其成为数据科学家的热门选择。本文将介绍如何在 Python 中调用 SAS 的功能，您将学习如何利用这两者的优势提高数据处理能力。
## 为什么选择 Python 和 SAS
## 用Python 读取SAS 文件的方法及示例
SAS 是一种流行的数据分析工具，很多数据分析师和研究人员使用 SAS 来处理和分析数据。然而，有时候我们需要在 Python 中对 SAS 文件进行操作，这时候就需要将 SAS 文件转换为 Python 可以识别的格式。下面将介绍如何使用 Python 读取 SAS 文件，并提供相关的代码示例。
### 1. 使用 pandas 库读取 S
原创
2024-04-15 03:30:26
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数据分析入门导读一、Python 简介1、Python2、常用的数据分析包1.Python的数据结构2.必须掌握的基本库3.数据分析用到的三方库二、数据分析流程三、结语 数据分析和挖掘是一个最近几年很热的话题，而且随着企业数据化进程的加快，各种数据分析人员的需求也在日益剧增。本栏就关于数据分析的学习做一个笔记，作为自己后续复习的资料，同时也希望能为刚入门的“道友”提供一点点帮助。 数据
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2024-02-04 22:25:24
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